公开(公告)号：CN114882277A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210489874.2

申请日：2022-05-07

Applicant: 江苏城乡建设职业学院

Inventor： 肖光华 ,  王健玉 ,  张少瑜 ,  胡翔环

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于交错对比学习与动态参数更新的图像识别方法与系统，属于计算机视觉、图像识别领域。本发明将图像经过两个增强变换后分别输入参数共享的主干网络进行特征编码，采用MLP和CNN两种类型的投影网络实现互动学习，MLP通过全连接产生不同的特征表示来匹配CNN的目标视图，CNN在保留空间信息的同时预测MLP的目标视图；同时复制影子网络参与前向传播，形成交错结构，异步更新影子网络参数。两种不同类型的网络可以让同一图像样本生成的两个表征从较长的距离上彼此拉近，从而帮助主干网络将其注意力集中在信息量更大的区域，以获得更好的辨别能力。本发明能够有效提高细粒度图像识别性能，且具有模型参数少、计算成本低、准确率高的优点。